前面全概率的公式没有做过多的解释，这里来解释一下。
首先假设B1,B2,B3,B4...Bn 为有限个或者无限可数个事件，它们两两之间互斥。
引入一个新的事件A，如图：
贝叶斯公式是一个结合了全概率公式、条件概率的公式。
其主要的内涵是：在观察到结果事件P(B)已经发生的情况下，推断结果事件P(B)是由原因P(A)造成的概率的大小，也就是说是由因到果。
\(P(A)\)是先验概率，指的是没有别的前提下的概率值，\(P(A|B)\)是后验概率，代表了在获得了B信息之后，A事件出现的概率，也可以说后验概率是先验概率在获得了一些信息之后的一些修正。
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